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来源：大众彩票投注2023-03-21 17:48

（新春走基层）青海“一号水利”工程：历经27年建设，收官战紧锣密鼓******

　　中新网西宁1月18日电题：青海“一号水利”工程：历经27年建设，收官战紧锣密鼓

　　作者庞彩英贾克文张添福

　　作为一名钢筋工，24岁的黄恩堂已经参与过青海“一号水利”工程——引大济湟工程西干渠7个隧洞的修建。

　　“引大济湟”工程从1958年开始构想，1996年陆续开工建设，是一项跨流域的大型调水工程，从青海省东北部大通河调水，穿越祁连山余脉达坂山引入湟水河，是青海有史以来建设规模最大、综合效益最广、受益民众最多、建设条件最复杂的战略性调水工程。

　　“引大济湟”工程攻克诸多世界性工程难题，其中的调水总干渠、西干渠、北干渠一期及二期工程干支渠总长达1143公里，连通5座重要水库(石头峡、黑泉、大石门、南门峡、松多)、272个隧洞、290个渡槽、117个倒虹吸；西干渠、北干渠一期及二期工程田间配套项目管线达5990公里，包括2299座蓄水池、86395个各类井池和给水栓。

图为引水隧洞施工。　贾克文摄

　　自2017年5月份以来，黄恩堂回甘肃老家的次数屈指可数。为了赶工期，他和工友们决定今年春节也不回家：“春节不能回家和亲人团聚是有点遗憾，但是想到自己能为水利项目建设出一份力，我也十分自豪”。

　　位于青海省西宁市大通县大哈门村的引大济湟西干渠32号洞，海拔2800米左右，洞外温度低于县城5至6摄氏度，为确保项目如期完工，春节期间，将有30多名项目建设者放弃回家与亲人团聚的机会，选择坚守岗位，奋战在施工一线。

　　“32号洞在前期地质勘查时，发现有8条断层，仅破碎的V类围岩就有3123米，占隧洞总长的72%。同时，洞内地下水丰富，最多的时候每天出水量达12000立方米，增加了施工难度和安全风险。”西干渠第二标项目经理张东星说。

　　“越是逢年过节，施工安全、质量问题越不能掉以轻心。”张东星说，“所以我们每天都要对洞内的建设情况进行反复的检查，确保施工安全”。

　　为了让一线工人在施工现场也能过一个快乐、祥和的春节，项目部通过发放慰问品、保障节日伙食、积极落实工资等举措，确保工人们在工地上干得舒心、干得放心。

　　“我们倒排工期抢抓进度，全体员工情绪高涨，我们力争在四月底完成砼衬砌施工任务，为新时代、新征程水利事业作出应有的贡献。”张东星说。

　　32号洞所在的西干渠工程位于青海省东部湟水流域，北起大通县黑泉水库，南至湟中区甘河园区。工程建成后，将充分发挥引大济湟工程的整体效益，缓解湟水北川河西岸水资源供需矛盾，满足甘河园区的用水需求，同时将增加项目区灌溉面积，改善生态环境，提高农民收入。

　　“目前，引大济湟工程主体建设已全部完成，进入收官收尾阶段。”青海省引大济湟工程建设运行局局长张伟峰说，“我们引大济湟西干渠(大通段)项目工作人员在春节期间，也将坚守在项目一线，紧盯工程建设进度及时做好工程验收、设计变更和完工结算工作，完成西干渠、北干渠二期工程剩余田间配套项目建设。”

　　在张伟峰眼里，最大的新春愿望是与工人们一道，全力以赴打赢引大济湟工程收官战，尽快让工程全面发挥效益。

　　青海省水利厅此前对外表示，目前，经过27年建设，引大济湟调水总干渠、北干渠一期、黑泉水库、石头峡水库等已建成发挥效益，北干渠二期工程、西干渠工程建设进入收尾阶段。十年来，引大济湟工程已建成项目已累计向西宁市供水1.94亿立方米，共调蓄灌溉水量40.85亿立方米，累计向下游河道生态补水3.94亿立方米。(完)

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提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点：可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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